Gestion des données manquantes pour les analyses de survie - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Gestion des données manquantes pour les analyses de survie

Résumé

L’imputation multiple est une technique statistique de référence pour la gestion des données manquantes de type au hasard (MAR) qui inclut la compatibilité du modèle d'analyse et des modèles d'imputation, l’imputation répétée et l’analyse des différents jeux imputés. Ce type d’approche appliquée aux analyses de survie pose des problèmes spécifiques qui seront abordés dans ce cours. En particulier, nous considèrerons le cas des données censurées simples et le cas des risques concurrents. Ne seront pas abordés les modèles longitudinaux joints aux modèles de survie, ni les données manquantes sur le type d’événement (cause de décès) dans les analyses à risques concurrents. Ce cours s’appuiera sur un corpus de développements réalisés ces 10 dernières années et inclura des travaux très récents.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03953885 , version 1 (24-01-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03953885 , version 1

Citer

Vincent Audigier, Matthieu Resche-Rigon, Edouard F Bonneville. Gestion des données manquantes pour les analyses de survie. EPICLIN 2022, 29èmes journées des statisticiens des CLCC, Stefan Michiels; Xavier Paoletti, May 2022, Paris, France. ⟨hal-03953885⟩
78 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More